最后一步是显示并保存抠图的结果。 # 显示结果plt.figure(figsize=(12,6))plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(image)plt.title("Original Image")plt.axis('off')plt.subplot(1,3,2)plt.imshow(mask,cmap='gray')plt.title("Mask")plt.axis('off')plt.subplot(1,3,3)plt.imshow(extracted_region)plt.t...
mask = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1); mask(r1).setTo(255); //r1是设置好的感兴趣区域 1. 2. 解释一下上面两句的操作。 第一步建立与原图一样大小的mask图像,并将所有像素初始化为0,因此全图成了一张全黑色图。 第二步将mask图中的r1区域的所有像素值设置为255,也就是整个r1区域变成了白色。
opencv-python用原图和mask实现抠图 1、先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2、代码部分 importcv2fromPILimportImageimportnumpy as np yuantu="test1.png"masktu="test1-mask.png"#使用opencv叠加图片img1 =cv2.imread(yuantu) img2=cv2.imread(masktu) alpha= 0.5meta= 1 -al...
3 把第二幅图变成灰度图：g = cv2.cvtColor(b,cv2.COLOR_BGR2GRAY)4 然后把灰度图二值化：ret, mask = cv2.threshold(g, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)其中，220到255表示二值处理的阈值，这个数值需要自己尝试，目的是尽量把背景和前景完整的分离开来。比如：ret, mask = cv2.threshold(g, 190, 255,...
中值滤波一下消除杂点,让Mask看起来比较完整。跟着一个开操作,再滤波一下。其实这些都是我随便定的,目的就是让提取出的黑白Mask更完整一点,别尽是小杂点,我们只需要保证大致的准确就行。把检测区域存在mask里,做成一个黑白图片。(用来提取天空region的mask),下面是这段文字的顺序代码描述。
蓝色区域mask如下图 黑色区域有明显白点,有少量的颜色干扰,需要进一步优化。 mask优化 通过腐蚀和膨胀操作进行消除个别白点。 我对于腐蚀和膨胀操作的理解是: 腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素,以此来消除小斑点, 而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。
其中抠图操作比较奇怪: 因为opencv读取图像像素的顺序,是先行后列,通过上面的操作,先把行找出来,再找列(这是请教了江大白大佬的),所以是img_crop = img[20:100,50:400] #[y1:y2,x1:x2]。 我猜测可能是opencv和dlib里面的坐标系有点不一样,和平时我们矩阵的坐标系是反过来的。
【数字图像处理】HoG+SVM+NMS行人检测(pedestrian detection)(python-opencv) 3830 8 23:40 App 【计算机视觉】从图像距离(图像相似性)的计算(ahash/dhash/phash/whash)到以图搜索的实现(deep ranking)(一) 6244 21 1:27:10 App 【PS抠图教程】16种超实用抠图方法,新手也能轻松学会!!! 838 -- 0:20 ...
opencv实现抠图(单一背景),替换背景图 下面简单图片演示一下: 提取mask: ===> 替换背景: + = python的opencv代码如下: 代码语言:javascript 复制 # coding=utf-8importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('lp.jpg')img_back=cv2.imread('back.jpg')#日常缩放...
mask2=np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')这一句是替换的。把2替换为0,3替换为1,np.where的这种用法以前也提到过,其实就是if mask[i,j]==2|0 mask[i,j]=0 else mask[i,j]=1; 关于最后的np.newaixs的理解:https://blog.csdn.net/molu_chase/article/details/78619731 ...